fast-lio PCL安装

### Fast-LIO与PCL集成安装指南

#### 一、环境准备
为了成功部署Fast-LIO并与PCL(Point Cloud Library)集成，需先搭建合适的开发环境。推荐的操作系统为Ubuntu 18.04 LTS或更高版本，并确保已安装ROS(Robot Operating System)[^1]。

对于依赖库的安装，除了ROS外还需要Eigen3以及Ceres Solver等优化工具包的支持。这些可以通过系统的软件源管理器直接获取或者通过脚本自动化完成配置过程[^2]。

sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full libeigen3-dev ceres-solver

#### 二、下载并编译Fast-LIO项目
访问官方GitHub仓库克隆最新版代码至本地计算机：

git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git ~/catkin_ws/src/
cd ~/catkin_ws/src/FAST_LIO

按照README.md文件指示调整参数设置，特别是针对传感器型号的选择部分；之后执行Catkin构建命令以生成可执行程序:

cd ~/catkin_ws
catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
source devel/setup.bash

#### 三、连接LiDAR设备及数据同步
确保所使用的激光雷达(LiDAR)能够被主机识别并通过驱动正常工作。通常情况下，现代Linux发行版已经内置了对多种常见品牌产品的支持。如果遇到兼容性问题，则可能需要额外安装特定厂商提供的SDK或是固件更新服务[^3]。

利用rviz可视化调试工具确认点云流传输无误后继续下一步操作。此时应该能看到来自LiDAR采集到的空间几何结构信息显示于界面之中。

#### 四、整合PCL功能模块
为了让Fast-LIO更好地发挥性能优势，在某些应用场景下或许会涉及到更复杂的点云计算需求。这时就可以借助PCL所提供的丰富API接口来进行扩展开发。比如实现基于体素栅格化(voxel grid filtering)预处理步骤来提高后续匹配效率；或者是运用统计异常值去除(statistical outlier removal)技术改善最终定位精度等等。

具体做法是在原有基础上引入`pcl_conversions`等相关头文件定义，并修改订阅话题路径以便接收经过转换后的sensor_msgs::PointCloud2消息格式作为输入源之一。最后重新编译整个工程即可生效新特性。

#include <pcl/conversions.h>
// ... other includes...

ros::Subscriber sub_pointcloud;
void pointCloudCallback(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& msg){
    pcl::fromROSMsg(*msg,*input_cloud);
}
int main(int argc, char **argv){
    // ...
    sub_pointcloud = nh.subscribe("/velodyne_points", 1, &pointCloudCallback);
    //...
}